记者14日从农业农村部环境保护科研监测所获悉，该所产地环境监测与预警立异团队日前在国际期刊《危险材料杂志》上揭橥了一项重要结果，首次构建了基于呆板进修的生物炭修复农田土壤镉污染效果智能预测模子。该技术经过深切量化生物炭结构性子、土壤理化性子与修复效果之间的庞大关联，乐成实现了修复材料的精准婚配与计划优化。

“镉作为一种常见的农田土壤重金属污染物，简单经过作物富集进入食品链，从而对人类康健组成严重威胁。生物炭因其独特的多孔结构、高稳定性及强吸附本领，被遍及用于重金属污染土壤的钝化修复。”论文通信作者、团队首席科学家安毅告诉科技日报记者，传统修复材料生物炭筛选首要依赖田间实验或实行室培养的“试错法”，存在周期长、本钱高、地域适配性差、机制认知模糊等痛点。

针对这些痛点，研究团队以生物炭修复农田土壤镉污染为基础，检索已往二十年中揭橥的同行评断文献近1700篇，系统分析了234组实验数据，终究建立了生物炭修复土壤镉污染的案例库。

论文第一作者、团队副研究员杜兆林介绍，研究冲破性地将呆板进修算法引入修复材料设计领域，乐成构建了包罗“生物炭结构性子—土壤理化性子—施用参数”的智能预测模子。

经过特性工程及超参数优化后的随机森林算法，该模子实现了多项立异：明白生物炭结构性子为首要影响要素，个中pH值是决意性参数；具有静态模拟本领，只需输入特定土壤的理化性子数值和生物炭结构性子数值，便可输出镉钝化效率预测值，误差范围控制在±5%以内；可提供区域适配计划，提供实现区域最佳镉污染钝化效果的理想生物炭结构性子数据集。（记者 马爱平）